Damit personalisierte Kundenansprache funktioniert, müssen große Datenmengen per Datenintegration an einem Ort zusammenlaufen und in ein einheitliches Format gebracht werden. Erfahren Sie in diesem Artikel, warum für moderne Kundenansprache kein Weg an einer erfolgreichen Datenintegration vorbeiführt.
Der Siegeszug KI-gestützter Technologien stellt Unternehmen vor eine neue Art von Digitalisierungsdruck. KI- und Machine-Learning-basierte Tools haben das Potenzial, in bislang unerreichbarer Geschwindigkeit und Qualität verschiedenste Aufgaben zu bewältigen. Dazu sind allerdings riesige Datenmengen erforderlich . Und es reicht nicht aus, Daten einfach nur anzuhäufen. Worauf es stattdessen ankommt: Daten aus den Silos zu holen, in denen sie sich oftmals befinden, sie in ein einheitliches Format zu bringen und übersichtlich aufzubereiten – ein Prozess, der als Datenintegration bekannt ist.
Nur integrierte Daten können ihr Potenzial für die datengestützte Kundenkommunikation entfalten. Ob im Kundenservice, im Vertrieb oder im Marketing: Am Ende geht es immer um eine zeitgemäße und damit personalisierte Kundenerfahrung. Für Marken bedeutet das, dass sie die individuellen Bedürfnisse, Interessen und Probleme jedes einzelnen Kunden verstehen müssten – anhand einer akkuraten Datenanalyse.
Die Integration von Kundendaten ist das Fundament, um jede Art von Kundeninteraktion über alle Kontaktpunkte hinweg personalisiert zu gestalten: Sei es im persönlichen Gespräch mit dem Kundensupport, beim Versenden von E-Mail-Angeboten oder beim Surfen auf der Website – integrierte Kundendaten sorgen für eine persönliche und dadurch relevante Erfahrung.
Was ist Datenintegration?
Datenintegration steht für das Zusammenführen und Harmonisieren von Daten aus unterschiedlichsten Quellen in einem einheitlichen Format, um sie im Unternehmen für analytische und operative Zwecke nutzbar zu machen. Die dadurch entstehende Single source of truth (SSOT), also der Ort, an dem alle Daten in aufbereiteter Form vorliegen, bildet dann die Basis für datengestützte Geschäftsentscheidungen – oder für personalisierte Kundenkommunikation.
In unserer digitalisierten Welt wird effektive Datenverarbeitung gerade für größere Unternehmen immer mehr zum entscheidenden Erfolgsfaktor und Wettbewerbsvorteil. Daten aus verschiedenen Quellen wie z. B. Datenbanken, Anwendungen, Tabellen, Cloud-Diensten und APIs sinnvoll zusammenzuführen, ist eine Herausforderung im CRM-Kundenservice. Das liegt vor allem an den unterschiedlichen Formaten und Qualitätsstufen der Daten.
Methoden der Datenintegration
Für die Datenintegration gibt es viele verschiedene Herangehensweisen – je nach Zielsetzung, Art und Menge der Daten sowie den verfügbaren Ressourcen. Typische Beispiele für gebräuchliche Methoden der Datenintegration sind:
ETL (Extract, Transform, Load): ETL ist ein Prozess, bei dem Daten aus mehreren Quellen extrahiert, in ein einheitliches Format umgewandelt und dann in ein bestimmtes System geladen werden. Dieser Ansatz ist hilfreich, wenn beispielsweise Kundendaten bereinigt und umgewandelt werden müssen, bevor sie in ein Zielsystem geladen werden. ETL ermöglicht eine schnelle Implementierung und kann komplexe Datentransformationen effizient handhaben.
API-Datenintegration: Die API-Datenintegration hilft bei der nahtlosen Kommunikation zwischen verschiedenen digitalen Tools. Anwendungen wie CRM, E-Commerce-Plattformen und Marketing-Automatisierungssysteme nutzen APIs, um Daten in Echtzeit zu synchronisieren und auszutauschen.
Datenvirtualisierung: Im Zuge der Datenvirtualisierung erfolgt eine virtuelle Darstellung von Daten aus verschiedenen Quellen mithilfe einer Abstraktionsschicht. Auf diese Weise entsteht eine einheitliche Ansicht, ohne dass Daten physisch verlagert werden müssen.
Tools für Datenintegration
Ebenso zahlreich wie die Methoden der Datenintegration sind die Tools, die dabei zum Einsatz kommen. Im Bereich der Kundendatenintegration stehen vor allem die sogenannten Kundendatenplattformen (CDPs) im Fokus. Diese sind dafür konzipiert, Kundendaten aus verschiedenen Quellen zu zentralisieren und eine einheitliche und leicht zugängliche Datenbank zu schaffen. Diese bildet den Ausgangspunkt für datengestützte Vertriebs- und Marketingkampagnen sowie personalisierten, kanalübergreifenden Kundenservice.
Datenqualität und ihr Einfluss auf den Geschäftserfolg
Je hochwertiger die Datenbasis, desto größer ihr potenzieller Nutzen. Entsprechend muss im Rahmen der Datenintegration eine möglichst hohe Datenqualität erreicht werden. Diese setzt sich aus Qualitätsmerkmalen Genauigkeit, Vollständigkeit, Zuverlässigkeit, Relevanz und Aktualität zusammen. Hochwertige Daten sind nicht nur die Grundlage für informierte Entscheidungen und betriebliche Effizienz, sondern auch für ein zeitgemäßes Kundenerlebnis und damit für Kundenzufriedenheit und Kundenbindung.
Minderwertige Daten können erhebliche geschäftliche Konsequenzen für ein Unternehmen haben. Oft sind sie die Ursache für betriebliche Pannen, ungenaue Analysen und wirkungslose Geschäftsstrategien. Das Beratungsunternehmen Gartner stellte im Jahr 2021 fest, dass schlechte Datenqualität Unternehmen durchschnittlich 12,9 Millionen US-Dollar pro Jahr kostet. Typische Probleme, die aus einer schlechten Datenqualität resultieren sind zum Beispiel:
Versand von Produkten an die falschen Kundenadressen
Verpassen von Verkaufschancen aufgrund fehlerhafter oder unvollständiger Kundendaten
Bußgelder wegen unsachgemäßer Finanzberichterstattung oder Missachtung gesetzlicher Vorschriften
Welche Rolle spielt die Datenintegration für die personalisierte Kundenansprache in Kundenservice, Vertrieb und Marketing?
Unternehmen haben heute Zugriff auf Unmengen an Kundendaten. Dazu zählen nicht nur personenbezogene Daten wie Name, Anschriften, E-Mail-Adresse und Telefonnummer, sondern auch Daten zu Vorlieben und Abneigungen, zum Verhalten und zur Interaktion mit Produkten oder Dienstleistungen. Darüber hinaus lässt sich aus Daten auch ablesen, wie (potenzielle) Kunden eine Marke wahrnehmen und welche Art von Botschaften bei ihnen am besten ankommt.
Die Kombination all dieser Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen, zusammenhängenden System ist keine technische Spielerei, sondern eine strategische Notwendigkeit, um in Kundenservice, Vertrieb und Marketing das heute erforderliche Niveau zu erreichen.
Zu den wichtigsten Vorteilen integrierter Kundendaten für Marketing, Vertrieb und Service zählen:
Verbessertes Kundenverständnis: Kunden auf individueller Ebene zu verstehen, ist die Grundlage jeder erfolgreichen Marketingstrategie. Durch die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, wie zum Beispiel CRM-Systemen, sozialen Medien und Website-Analysen, entsteht ein umfassender Überblick über das Verhalten und die Vorlieben jedes einzelnen Kunden, der wiederum die Basis für gezielte und personalisierte Kampagnen bildet.
Effektivere Prozesse: Die separate Verwaltung mehrerer Datenquellen ist zeitaufwändig und fehleranfällig. Die Datenintegration rationalisiert die Abläufe durch eine Single source of truth und reduziert damit den Zeitaufwand für Datenmanagement und Datenanalyse.
Bessere Zusammenarbeit von Vertriebs-, Marketing- und Serviceabteilungen: Eine zentralisierte Datenquelle ermöglicht Vertriebs- und Marketingabteilungen den effizienten Zugriff auf einheitliche Daten. Ohne entsprechende Datenintegration werden oft unabhängig voneinander die gleichen Daten gesammelt. Effektive Kundendatenintegration schafft einen einzigen Zugriffspunkt auf den gesamten Datenbestand. Das spart Zeit, senkt die Kosten und verbessert die abteilungsübergreifende Kommunikation.
Fazit – Datenintegration ist für moderne Kundenkommunikation unverzichtbar
Die Integration von Kundendaten ist ein Prozess zur Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen, um eine einheitliche Sicht auf jeden Kunden zu schaffen. Dadurch entsteht die nötige Datenqualität für effektive, personalisierte Marketing- und Sales-Kampagnen und damit die Grundlage für eine zeitgemäße Kundenkommunikation.
